Spatial Document Intelligence
Technische Dokumente intelligent nutzbar machen
Mit Spatial Document Intelligence erschließen Sie beliebige Dokumente wie Pläne, Skizzen, PDF, Bilder, Bauakten, Scans und weitere technische Unterlagen mithilfe von KI. Die darin enthaltenen Informationen werden zu strukturierten Fachdaten aufbereitet, in ein definiertes Zielschema überführt und anschließend qualitätsgesichert für die Übertragung in Ihr Zielsystem aufbereitet. Dies kann ein Geoinformationssystem, Asset-Management-, Netz- oder Dokumentenmanagementsystem, eine Geodatenbanken oder eine weitere Fachanwendung sein.
Kennen Sie das?
Unstrukturierte Daten
Technische Dokumente, Papierskizzen, PDFs, Scans – viele Varianten, oftmals mit handschriftlichen Ergänzungen.
Fachkräftemangel
Wenig Personal, viele Projekte und hoher Zeitdruck.
Manuelle Übertragungen
Zeitintensiv, fehleranfällig und schwer skalierbar.
Fehlerhafte Daten
Notwendige Qualitätssicherung führt zu aufwendigen Nacharbeiten und hohen Kosten.
Wertvolle Informationen liegen häufig in PDFs, Scans, Plänen, Bildern und technischen Archiven unstrukturiert vor und sind nur schwer nutzbar. Die Herausforderung besteht daher meist nicht darin, Informationen zu finden, sondern sie effizient aus den Dokumenten für die weitere Nutzung zu erschließen.
Sind Informationen ausschließlich über Dateinamen, Ordnerstrukturen oder eine manuelle Verschlagwortung auffindbar, bleiben sie schwer zugänglich und lassen sich nur eingeschränkt nutzen. Fachkräfte müssen Inhalte recherchieren, fachlich einordnen und anschließend in die jeweiligen Zielsysteme übertragen. Das führt zu Medienbrüchen, erhöhtem Arbeitsaufwand und Fehleranfälligkeit.
Spatial Document Intelligence – mit GeoAI vom technischen Dokument zur nutzbaren Information.
Spatial Document Intelligence verbindet KI-gestützte Interpretation mit reproduzierbarer Prozesslogik.
KI versteht die Dokumente
Die KI analysiert unstrukturierte Dokumente und erkennt – abhängig vom Dokumenttyp und Anwendungsfall – Texte, Metadaten, Symbole, Linien, Maßangaben, Objekte sowie räumliche und fachliche Beziehungen. Hierfür analysiert ein Vision-Language-Modell Dokumente, indem es Bildinhalte und Sprache gemeinsam verarbeitet. Es erkennt dadurch nicht nur Text, sondern auch Symbole, Muster und räumliche Zusammenhänge. Große Pläne werden zunächst im Überblick und anschließend gezielt in relevanten Detailbereichen ausgewertet. Entscheidend sind dabei Inhalt, Position und Bedeutung der erkannten Informationen. Die Ergebnisse werden in einem strukturierten Zwischenformat bereitgestellt, das beispielsweise erkannte Inhalte, Attribute, Bezugspunkte, Geometrien, aber auch Unsicherheiten umfasst.
Daten regelbasiert weiterverarbeiten
Die aus der KI gewonnenen Informationen müssen anschließend in bestehende Datenmodelle, Zielschemata und Fachprozesse überführt werden. FME bietet sich dafür als leistungsfähige Verarbeitungs- und Integrationsplattform an: Sie kann Attribute typisieren, Geometrien konstruieren und prüfen, fachliche Regeln anwenden sowie Verarbeitungsschritte dokumentieren. Je nach Systemlandschaft und Anforderungen können diese Aufgaben ebenso mit vorhandenen Werkzeugen, Schnittstellen oder Fachsystemen umgesetzt werden. Entscheidend ist ein nachvollziehbarer, wiederholbarer und qualitätsgesicherter Datenprozess.
Der Mensch entscheidet
Die Qualitätssicherung ist integraler Bestandteil des Lösungsmusters. Erkannte Inhalte können gegen festgelegte Daten-, Geometrie- und Fachregeln geprüft werden. Unsichere, widersprüchliche oder unvollständige Ergebnisse lassen sich gezielt kennzeichnen und einer fachlichen Prüfung zuführen. Die KI bereitet die Ergebnisse vor, sie wird nicht zur fachlichen Autorität; die fachliche Bewertung und Freigabe bleiben bei den zuständigen Expertinnen und Experten – Human-in-the loop.
Spatial Document Intelligence – Ein Muster für viele Fachprozesse
Mehrwert durch Automatisierung
Je nach Dokumenttyp, Fachlogik und Zielsystem erschließt Spatial Document Intelligence Informationen, ordnet sie räumlich zu, strukturiert und prüft sie und bereitet sie für die Integration in ein passendes Zielsystem vor.
Ein typischer Ablauf umfasst:
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Dokumente aus Archiven, Dokumentenmanagementsystemen oder bestehenden Fachprozessen bereitstellen
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Inhalte, Objekte und räumliche Zusammenhänge mithilfe von KI in den Dokumenten erkennen
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Ergebnisse strukturieren und fachlich einordnen
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Prüfung gegen definierte Schemata, Geometrie- und Fachregeln. Unsicherheiten und Widersprüche sichtbar machen.
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Bereitstellung der Daten für die Übergabe an das Zielsystem, bzw. zur Integration in den Zielprozess.
Praxisbeispiele – Spatial Document Intelligence
Von der Skizze zum nutzbaren Netzobjekt.
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Typische Dokumente
Hausanschluss- und Einmessskizzen, Netz- und Trassenpläne, Anlagen- und Stationspläne, Rohrleitungs- und Kabelpläne, Schalt-, Stromlauf- und Netzschema, Leitungs- und Betriebsmittellisten, Prüf-, Wartungs- und Inspektionsberichte, Störungs-, Reparatur- und Bestandsdokumentationen, Feldbücher, Fertigstellungsanzeigen sowie PDF-, CAD- und GIS-Bestände
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Der Nutzen
Netzrelevante Informationen werden automatisiert erkannt, fachlich interpretiert und regelbasiert in nutzbare Netzobjekte überführt. So stehen Geometrien und Fachdaten schneller zur Verfügung und unterstützen effiziente, qualitätsgesicherte Netzprozesse.
Bauakten räumlich und inhaltlich erschließen.
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Typische Dokumente
Historische Bauakten, Bauanträge und Genehmigungsbescheide, Lagepläne und Katasterunterlagen, Grundrisse, Schnitte und Ansichten, Bau-, Konstruktions- und Statikpläne, Entwässerungs- und Leitungspläne, Brandschutz- und Fluchtwegpläne, Prüf-, Abnahme-, Änderungs- und Bestandsdokumentationen
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Der Nutzen
Bauakten werden automatisiert räumlich und inhaltlich erschlossen; Unsicherheiten für eine Überprüfung visualisiert. So lassen sich relevante Informationen schnell erschließen, auffinden und für Verwaltungs- und Planungsprozesse nutzen.
Technische Dokumente räumlich verknüpfen.
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Typische Dokumente
Trassen-, Straßen-, Gleispläne, Bauwerkspläne für Brücken, Tunnel und Durchlässe, Inspektionsberichte, Bestandsfotos und Bauunterlagen, Leitungs-, Entwässerungs- und Spartenpläne, Prüf-, Inspektions- und Zustandsberichte, Längsschnitte, Querprofile und Regelquerschnitte, BIM-Modelle, historische Planbestände
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Der Nutzen
Technische Informationen werden automatisiert erkannt, räumlich erschlossen und den passenden Streckenabschnitten und Bauwerken zugeordnet. So entstehen umfassende Asset-Informationen, die Planungs-, Instandhaltungs- und Ausbauentscheidungen fundiert unterstützen.
Vom Plan zum nutzbaren Gebäudedatenbestand.
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Typische Dokumente
Gebäude- und Geschosspläne, Grundrisse, Schnitte und Ansichten, Raum- und Flächennutzungspläne, Bau- und Konstruktionspläne, Brandschutz- und Fluchtwegpläne, TGA-, Elektro- und Leitungspläne, Anlagen- und Gebäudeleittechnikpläne, Wartungs-, Prüf- und Inspektionsberichte, Mietflächen- und Belegungsunterlagen, Bestands-, Umbau- und Revisionsdokumentationen, Fotos, historische Bestandsdaten
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Der Nutzen
Gebäudeinformationen werden automatisiert erschlossen, relevanten Räumen, Flächen und Anlagen zugeordnet und in CAFM-Systeme sowie Digitale Zwillinge integriert. So entsteht eine verlässliche Datengrundlage für Planung, Betrieb, Wartung sowie Auf- und Rückbau.
Technische Dokumentation direkt am Asset.
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Typische Dokumente
Standort- und Lagepläne, Werkspläne, Prüf- und Wartungsberichte, Equipment-Listen, Flucht- und Rettungspläne, Baugruppen- und Einzelteilzeichnungen, P&IDs, Betriebspläne, Schaltpläne, Fotos und historische Dokumentationen
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Der Nutzen
Technische Informationen werden automatisiert erkannt, räumlich verortet und direkt mit den zugehörigen Assets verknüpft. So lassen sich Dokumente schneller auffinden, Störungen gezielter analysieren und wertvolles Anlagenwissen nachhaltig sichern..
Spatial Document Intelligence ist ein Lösungsmuster zur KI-gestützten Erschließung technischer Dokument. Definierte Inhalte lassen sich so effizient und qualitätsgesichert in Zielsysteme und -prozesse übernehmen.
Kurz zusammengefasst:
- Die KI liest und interpretiert die Inhalte der technischen Dokumente
- Im zweiten Schritt werden die von der KI-Interpretierten Ergebnisse validiert und für den Export in ein Zielsystem qualitätsgesichert aufbereitet
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Der Mensch entscheidet an der Übergabestelle zum Zielsystem
Vision-Language-Modelle (VLM) lesen Pläne und Skizzen nicht nur als Text, sondern erkennen auch Rolle, Position und Zusammenhänge.
Gelesen wird zunächst das ganze Blatt um die den Gesamtzusammenhang zu verstehen. Danach werden überlappende Quadranten mit höherer Detailtiefe betrachtet, sich widersprechende Angaben oder vom Regelwerk bestimmte Ausschnitte werden vertieft überprüft.
FME stellt eine gute Option dar, den Gesamtprozess zu orchestrieren. FME kann z. B. dafür eingesetzt werden, die reproduzierbaren Verarbeitungsschritte zu übernehmen. Dazu gehören unter anderem Schema-Mapping, Datentypisierung, Geometriekonstruktion, Snapping, die Prüfung von Pflichtattributen, Domänen und Beziehungen sowie der Export in das benötigte Zielformat.
Nein. Die fachliche Entscheidung bleibt beim Menschen. Automatisierte Verfahren prüfen und bereiten die Ergebnisse vor, übernehmen eindeutig bewertbare Rückmeldungen automatisiert und weisen auf Unsicherheiten hin, die sich aus wiederholten Prüfungen ergeben.
Die abschließende Bewertung und Freigabe erfolgt dort, wo sie fachlich erforderlich ist, durch fachlich verantwortliche Personen.
Nein. Spatial Document Intelligence ist auf die Integration in bestehende System-, Management- und Dokumentenlandschaften ausgerichtet. Vorhandene Zielsysteme, Datenmodelle und Schnittstellen bleiben davon unberührt.
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